FastAPI 学习之路(五十九)封装统一的json返回处理工具
在本篇文章之前的接口,我们每个接口异常返回的数据格式都不一样,处理起来也没有那么方便,因此我们可以封装一个统一的json。
from fastapi import status
from fastapi.responses import JSONResponse, Response
from typing import Uniondef resp_200(*, data: Union[list, dict, str]) -> Response:return JSONResponse(status_code=status.HTTP_200_OK,content={"code": 200,"message": "success","data": data})def resp_400(*, data: str = None, message: str="BAD REQUEST") -> Response:return JSONResponse(status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,content={"code": 400,"message": message,"data": data})
把代码统一放到common下面的json_tools.py里面,我们在接口返回的时候调用
from common.json_tools import resp_200def create_user_method(db: Session, user: UserModel):db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first()if db_user:return resp_200(data={"detail": "this user already exists"})from routers.users import get_password_hashhashed_password = get_password_hash(user.password)init_user = User(email=user.email, hashed_password=hashed_password)db.add(init_user)db.commit()db.refresh(init_user)return resp_200(data={"user": init_user.email})
我们看下处理后的效果

我们看创建重复的返回

但是我们发现code返回的都是固定的,那么我们是否可以改造下:
def response(*, code: 200, data: Union[list, dict,str], message="success") -> Response:return JSONResponse(status_code=status.HTTP_200_OK,content={"code": code,"message": message,"data": data})
改造后,我们的返回消息,可以自定义code,message,data。接下来我们再次改造下我们的新建用户的接口
from common.json_tools import responsedef create_user_method(db: Session, user: UserModel):db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first()if db_user:return response(code=1, message="error", data="this user already exists")from routers.users import get_password_hashhashed_password = get_password_hash(user.password)init_user = User(email=user.email, hashed_password=hashed_password)db.add(init_user)db.commit()db.refresh(init_user)return resp_200(data={"user": init_user.email})
我们看下修改后的用户返回

这样我们就完成了统一接口响应处理,后续我们可以在所有的接口中使用。
相关文章:
FastAPI 学习之路(五十九)封装统一的json返回处理工具
在本篇文章之前的接口,我们每个接口异常返回的数据格式都不一样,处理起来也没有那么方便,因此我们可以封装一个统一的json。 from fastapi import status from fastapi.responses import JSONResponse, Response from typing import Unionde…...
tg小程序前端-dogs前端源码分析
tg小程序前端-dogs前端源码分析 前端源码 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"><head><script src="https://telegram.org/js/telegram-web-app.js" onload="window.Telegram.WebApp.expand(); window.Telegram.WebA…...
Linux——多路复用之select
目录 前言 一、select的认识 二、select的接口 三、select的使用 四、select的优缺点 前言 在前面,我们学习了五种IO模型,对IO有了基本的认识,知道了select效率很高,可以等待多个文件描述符,那他是如何等待的呢&a…...
探索.NET内存之海:垃圾回收的艺术与实践
简述 在.NET的广阔天地中,内存管理如同航海中的罗盘,指引着程序的稳健运行和性能的极致优化。作为软件工程师,我们时常在代码的海洋中航行,而内存管理则是确保航程顺畅的关键。本文将带您深入.NET的内存管理世界,一探垃…...
路由数据获取及封装方法
数据库设计 自联表 定义tree字段 public class LabelValue{public int label { get; set; }public string? value { get; set; }public List<LabelValue> children { get; set; }}获取路由方法 public Response<object> getMenuList() {Response<object>…...
Visual Studio Code 实现远程开发
Background 远程开发是指开发人员在本地计算机上进行编码、调试和测试,但实际的开发环境、代码库或应用程序运行在远程服务器上。远程开发的实现方式多种多样,包括通过SSH连接到远程服务器、使用远程桌面软件、或者利用云开发环境等。这里我们是使用VSCo…...
基于STM32设计的人体健康监测系统(华为云IOT)(189)
基于STM32设计的人体健康监测系统(华为云IOT)(189) 文章目录 一、前言1.1 项目介绍【1】项目功能介绍【2】项目硬件模块组成1.2 设计思路【1】整体设计思路【2】整体构架【3】ESP8266模块配置【4】上位机开发思路【5】供电方式1.3 项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【…...
开源防病毒工具--ClamAV
产品文档:简介 - ClamAV 文档 开源地址:Cisco-Talos/clamav:ClamAV - 文档在这里:https://docs.clamav.net (github.com) 一、引言 ClamAV(Clam AntiVirus)是一个开源的防病毒工具,广泛应用…...
【网络】Socket编程
文章目录 正确理解端口号理解源IP地址和目的IP地址认识端口号端口号和进程ID 理解Socket网络字节序socket编程接口创建socket套接字bind绑定套接字listen建立监听accept接受连接connect建立连接sendto发送数据接收数据close关闭套接字 sockaddr结构体 正确理解端口号 理解源IP…...
【鸿蒙学习笔记】舜和酒店项目开发
这里写目录标题 前期准备1. 环境准备2. 开发工具准备 创建项目1. 使用 deveco-studio 创建 ShunHeHotel 项目2. 把ShunHeHotel 项目使用git进行版本控制3. 提交第1个commit,Alt0 → 输入commit message → 提交4. 查看已经提交的第一个提交5. gitcode 创建同名远程项…...
再进行程序的写时,不要使用eval函数——内建函数eval的坏处!!!!!!!!
一、安全性问题 执行任意代码: eval函数可以执行任意的Python表达式,包括算术运算、逻辑判断、字符串操作等,甚至可以访问当前作用域中的所有变量和函数。这意味着,如果eval处理的字符串来自不可信的源(如用户输入、外…...
Flink HA
目录 Flink HA集群规划 环境变量配置 masters配置 flink-conf.yaml配置 测试 Flink HA集群规划 FLink HA集群规划如下: IP地址主机名称Flink角色ZooKeeper角色192.168.128.111bigdata111masterQuorumPeerMain192.168.128.112bigdata112worker、masterQuorumPee…...
神经网络中如何优化模型和超参数调优(案例为tensor的预测)
总结: 初级:简单修改一下超参数,效果一般般但是够用,有时候甚至直接不够用 中级:optuna得出最好的超参数之后,再多一些epoch让train和testloss整体下降,然后结果就很不错。 高级:…...
使用AJAX发起一个异步请求,从【api_endpoint】获取数据,并在成功时更新页面上的【target_element】
使用AJAX发起一个异步请求,从【api_endpoint】获取数据,并在成功时更新页面上的【target_element】 在Web开发中,使用AJAX(Asynchronous JavaScript and XML,异步JavaScript和XML)可以实现在不刷新整个页面…...
【AI绘画教程】Stable Diffusion 1.5 vs 2
在本文中,我们将总结稳定扩散 1 与稳定扩散 2 辩论中的所有要点。我们将在第一部分中查看这些差异存在的实际原因,但如果您想直接了解实际差异,您可以跳下否定提示部分。让我们开始吧! Stable Diffusion 2.1 发布与1.5相比&#x…...
纯前端小游戏,4096小游戏,有音效,Html5,可学习使用
// 游戏开始运行create: function(){this.fieldArray [];this.fieldGroup this.add.group();this.score 0;//4096 增加得分this.bestScore localStorage.getItem(gameOptions.localStorageName) null ? 0 : localStorage.getItem(gameOptions.localStorageName);for(var …...
ROS、pix4、gazebo、qgc仿真ubuntu20.04
一、ubuntu、ros安装教程比较多,此文章不做详细讲解。该文章基于ubuntu20.04系统。 pix4参考地址:https://docs.px4.io/main/zh/index.html 二、安装pix4 1. git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive 2. bash ./PX4-Autopilot…...
qt 国际化语言,英文和中文切换
1、把需要翻译转换的内用用tr()包含,比如: label->setText("hello word"); 2、在 .pro 文件中添加 TRANSLATIONS lang_en.ts \ lang_zn.ts 3、利用lupdate 工具提取…...
机器学习入门【经典的CIFAR10分类】
模型 神经网络采用下图 我使用之后发现迭代多了之后一直最高是正确率65%左右,然后我自己添加了一些Relu激活函数和正则化,现在正确率可以有80%左右。 模型代码 import torch from torch import nnclass YmModel(nn.Module):def __init__(self):super(…...
01 安装
安装和卸载中,用户全部切换为root,一旦安装,普通用户也能使用 初期不进行用户管理,全部用root进行,使用mysql语句 1. 卸载内置环境 检查是否有mariadb存在,存在走a部分卸载 ps axj | grep mysql ps ajx |…...
保姆级教程:用Vector CANoe搞定LIN诊断刷写自动化测试(附CAPL脚本思路)
从零构建LIN诊断刷写自动化测试:Vector CANoe实战指南 当汽车电子系统开始全面拥抱OTA升级浪潮时,LIN总线上的控制器也必须具备可靠的远程刷写能力。作为测试工程师,我们面临的挑战是如何在资源有限的LIN网络上,构建一个既能模拟…...
深度解析Windows Defender移除技术:高级系统优化与安全组件管理架构实现指南
深度解析Windows Defender移除技术:高级系统优化与安全组件管理架构实现指南 【免费下载链接】windows-defender-remover A tool which is uses to remove Windows Defender in Windows 8.x, Windows 10 (every version) and Windows 11. 项目地址: https://gitco…...
每日 AI 研究简报 · 2026-05-10
(本文借助 AI 大模型及工具辅助整理) 一句话总结:Anthropic 新架构让模型「做梦」反思、MoE 专家池共享设计突破线性增长假设、AI Agent 工具栈开源井喷——今天的信号指向「模块化」与「可组合性」。 🌊 AI 动态与趋势 本周技…...
Sonixd多语言支持详解:国际化(i18n)实现原理和本地化最佳实践
Sonixd多语言支持详解:国际化(i18n)实现原理和本地化最佳实践 【免费下载链接】sonixd A full-featured Subsonic/Jellyfin compatible desktop music player 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/sonixd Sonixd是一款功能强大的桌面音乐播放器&…...
【2026前沿】LTX 2.3 深度实战:结合 Gemma 4完全体 打造电影级文生视频/图生视频全流程
一、 为什么 LTX 2.3 是 2026 年视频生成的“性价比之王”?LTX 2.3 在保留了上一代高速生成特性的基础上,在 VAE(变分自编码器) 进行了重构。相比于 LTX 2.0,它的核心优势在于:原生纵向支持:不再…...
iPhone 5c中国遇冷复盘:产品定价、市场预期与战略博弈的深度解析
1. 项目概述:一次关于市场预期的“误判”复盘2013年秋天,苹果公司发布了被外界普遍视为“专为新兴市场打造”的iPhone 5c。这款拥有多彩聚碳酸酯外壳的手机,在发布前就被贴上了“廉价iPhone”的标签,尤其是针对像中国这样庞大且正…...
视觉语言模型心智理论评估:意图理解与视角采样的能力分离现象
1. 项目概述:当AI“读心术”遇到瓶颈最近在跟进多模态大模型的前沿进展时,一篇来自2025年“心智理论”国际研讨会的论文引起了我的注意。论文标题很有意思,叫《视觉语言模型看到你想看的,而非你看到的》。这个标题精准地概括了当前…...
量子测量诱导相变在玻色系统中的实验实现
1. 量子测量诱导相变的理论基础量子测量诱导相变(Measurement-Induced Phase Transition, MIPT)是近年来量子多体物理领域的重要发现。这种相变不同于传统热力学相变,它完全由量子测量操作与酉演化之间的动态竞争所驱动。在玻色系统中&#x…...
HolmesGPT 值不值得跟?把 AI SRE 的七强格局摊开看
CNCF Sandbox 在 2025-10 收了一个项目叫 HolmesGPT,定位是"开源 SRE Agent"。看着像下一个值得跟的风口——但同样进了 Sandbox 的 k8sgpt 已经 7,746 星,比它早一年;新来的 kagent 背靠 Solo.io,2,716 星只用了一年就…...
Go语言CLI工具服务化:基于JSON-RPC的进程间通信与自动化集成
1. 项目概述与核心价值最近在折腾一些自动化流程和跨平台脚本时,遇到了一个挺有意思的需求:如何让一个用Go语言写的、功能强大的命令行工具,能够被其他语言(比如Python、Node.js)或者更上层的应用(比如Web界…...
